飲食業界でのAI活用事例!人手不足解消・売上を予測する方法とは?
我々の生活と切っても切れないのが飲食業。 衣食住の1つである食を提供する、なくてはならないサービスの1つです。 市場規模は約33兆円ともいわれており、市場規模も大きい業界です。 一方で、参入障壁が低いため競合が乱立しやすく、価格競争が激しいのも飲食業界。 また、天気や曜日の影響を受けやすく、来客数や売上が安定しづらいといった特性もあります。 こうした飲食業界における課題を解決する方法として、AIの活用が注目されています。 AIを活用することで人手不足を解消したり、顧客の満足度を向上させることも可能です。 本記事では、実際に飲食業界で活用されている事例を元に、AIの活用方法をご紹介します。 業務効率化や売上向上など、飲食業で課題を抱えている方はぜひ参考にしてみてください。

-
飲食業界におけるAIの活用領域
AIとは、人の脳の働きをシステムで再現したものをいいます。
言葉を理解したり、物事の関連性や法則を読み取ったりといった、人間ならではの働きを再現する仕組みです。
脳が理解できるもの・できることはかなり幅広いため、AIでできることも無限大です。
そのため一口にAIといっても、活用の仕方は様々です。また、飲食業界におけるAI活用もまだまだ始まったばかり。
今後さらにAIの開発が進めば、店舗の課題に応じて柔軟な解決策を用意することができます。
参考までに、現在飲食業界で注目されている代表的な活用方法をまとめました。電話予約を応対するAI
飲食店といえばネット予約が一般的ですが、直前の予約や予約内容の変更には電話連絡が必要です。
ですが、飲食業のピークタイムは並の忙しさではありません。
せっかくかかってきた電話をとり逃してしまった経験は、誰しもあるのではないでしょうか。
こうした課題を解決する方法として、AIスタッフの活用が挙げられます。
具体例として、インターネット関連事業社と集客支援会社が共同開発したAIスタッフの事例をご紹介します。
AIスタッフは、音声認識を使って予約電話に対応できるAIです。
お客様が話した内容を音声認識することで、AIスタッフだけで以下の応対が完了できます。
・当日/直前〜翌日以降の予約
・予約内容の確認
・予約キャンセルお客様はAIスタッフに対して、「今日空いてますか?」といった質問をするだけです。
人と会話しているような自然な会話の中で、AIスタッフがニーズを把握してくれます。
もちろん、混雑状況に応じてAIスタッフを使う・使わないといった選択も可能です。
AIスタッフなら24時間365日電話予約が可能なので、電話を取りこぼす心配がありません。
機会損失を防ぐと共に、スタッフは目の前の接客に集中できる点もメリットです。顔認証AIシステム
AIが顔認証をすることで、非接触で決済が行える飲食店があります。
顧客は、支払い前にスマホに自分の顔とクレジットカード情報を登録しておきます。
支払いの際は、店舗のタブレットで顔をスキャンするだけです。AIが登録情報と顔を照らし合わせて決済を行ってくれます。
新型コロナウイルス感染症対策として推奨されているキャッシュレス決済。AIを使えば、端末に触れずに注文から決済まで行えます。
店舗のメリットとしては、導入が簡単な点とセキュリティ対策を軽減できる点があげられます。
飲食店の決済方法といえば、現金やクレジットカード払いが一般的です。
クレジットカード払いの場合、専用の決済用端末の導入が必要なため一定の導入費用がかかります。
ですが、AIによる顔認証決済はタブレットで行えます。クレジットカード用の専用端末よりも安いため、導入費用をかなり抑えることが可能です。
また、セキュリティの観点でもAIの顔認証決済はおすすめです。
AIによる顔認証決済の場合、顔情報とクレジットカード情報はクラウド上に保存されます。
店舗のタブレットには保存されないため、万が一盗難されたりウイルスに感染した場合も、個人情報流出の恐れがありません。注文AIシステム
飲食店での注文は、店員に直接伝える方法やタッチパネルが一般的です。
これら従来の注文方法に加え、早く正確に注文を受ける方法としてAIの音声認識が注目されています。
AIには画像や文字を認識する技術の他に、話している言葉を理解する音声認識の技術もあります。
音声認識AIは精度の調整が必要なものの、多言語に対応できる点や、店員がいなくても注文できる点がメリットです。
注文の仕方はとても簡単。顧客は、座席に設置されているタブレットに向けて注文商品を伝えるだけです。
機械の操作に慣れていないご高齢の方も注文しやすい上、メニュー数が多い店舗でも効果的です。
「タッチパネルのどこに何の商品があるのかわからない」といった経験は、誰しもあるのではないでしょうか。
音声でメニューを検索できるようにすれば、大雑把な商品名を言うだけで該当のメニューを探せます。
また、AIの学習が進めば、店員に代わって顧客それぞれに合ったメニューを提案することも可能です。
例えば、「パスタが食べたい」といった顧客の要望に対し、「トマトパスタがおすすめです」といった返答ができます。
人手不足解消に加え、音声認識AIはこうした顧客体験向上の意味でも、飲食業界での活用が期待されています。来店来客数予測AI
飲食業における課題の一つとして、来客数や売れやすい商品の予測が立てづらい点があげられます。
ランチタイムや仕事帰りといったおおよそのピークタイムはあるものの、予想していた客数を下回ることはあります。
また、日によってよく出る商品が変わることも多いのではないでしょうか。
AIなら、データを元に未来の来客数や売れ筋商品を予測することができます。
来店客数予測のAIでは、気象データや過去の来客データを元に、45日まで先の来客数が予測できます。
来客数を元にすれば、大まかな売上予測や必要な仕入れ量、スタッフ数の算出が可能です。
無駄な仕入れを防ぐことは、社会問題であるフードロス防止にもつながります。
実際、来客予測AIを導入したことで最大55%食材廃棄を減らした事例もあるようです。
また、来客数がわかれば必要なスタッフ数も割り出せます。
毎月のシフト作成にかかる時間が大幅短縮できる上、混雑時間に人手が足りない、逆に閑散時間に人手が余るといった心配がありません。
無駄な人件費の削減や人手不足解消にも効果的です。
1ヶ月以上先まで予測できることで、新規スタッフの採用計画にも活用できます。 -
飲食業におけるAIの実活用例
飲食業界でAIを業務に活用している事例を3つご紹介します。
・大手飲食チェーン店による顧客データ活用
・テイクアウト専門店のAIによる値付けシステム
・予約のリマインドを行うAI大手飲食チェーン店による顧客データ活用
大手飲食チェーン店では、膨大な顧客データを解析するためAIを導入しました。
同社ではAI導入以前、マーケティング担当者個人の知識と経験に頼った分析が主流でした。
この分析方法は精度にバラつきが出る上、分析結果が出るまでに膨大な時間がかかってしまいます。
次のアクションまでに時間がかかり、分析結果を有効活用しきれないという課題を抱えていました。
そこで、施策のPDCAを高速回転させると共に、施策精度向上を目的にAI導入を決意しました。
導入されたAIは、データの加工から分析までを自動で行う機能を持っています。
さらに位置情報も分析に組み込むことができ、店舗のロケーションを加味したデータ分析も可能です。
同社ではPOSデータや公式アプリのログデータをAIに学習させ、どの施策がどのようなユーザーに効果的だったのかを分析しています。
AIは学習を繰り返すほど精度が上がっていくという特徴を持っています。
そのため、数千店舗の膨大なデータを毎月学習していくことで、さらなる分析精度向上も期待されています。テイクアウト専門店のAIによる値付けシステム
テイクアウト専門の巻き寿司を提供する飲食店の事例です。
同社では、商品の値段をAIが決定するというユニークな使い方をしています。
築地市場でのせりに代表されるように、海鮮類は仕入れ量や大きさによって素材の値段が大きく変動します。
仕入れによって原価が変わるにもかかわらず、一定の値段で提供するのは企業・顧客双方にとって得策ではありません。
そこで、AIが食材の状況や注文時間によって値段を決める、「時価」を取り入れることにしたのです。
顧客はWebから商品を注文し、注文時にクレジットカードで決済を行います。
メニューに商品ごとの目安価格も記載されていますが、最終的な価格は注文時に決まります。
注文が完了したら、店舗に行ってロッカーの中に置かれている自分の商品を受け取るだけです。
注文から受け取りまで接客が必要ないほぼ無人店舗のため、人件費も最小限に抑えられます。
待ち時間なしでスムーズに商品を受け取ることができ、顧客にも快適な購買体験が提供できます。予約のリマインドを行うAI
大手通信事業会社では、飲食店における無断キャンセルを防止する仕組みを提供しています。
飲食業界の課題の1つとして、フードロス(食品廃棄)があげられます。
フードロスは日本だけで年間500万トン以上にのぼり、大きな社会問題の1つです。
予約が無断キャンセルされた場合、用意していた食材が無駄になり、廃棄せざるを得なくなってしまいます。
こうした無断キャンセルを防ぐため、予約のリマインドをする店舗もあります。
ですが、人手不足の飲食業で全ての予約をリマインドするのは、不可能に近いです。
そこで、人の手を使わずに予約のリマインドができるAIが開発されました。
自然言語処理のAIが利用されており、言葉の意味を理解して自然な会話が可能です。
AIは予約時の電話番号にリマインドの連絡を入れ、来店可能かどうか、予約内容に変更がないかを確認します。
予約内容に変更があった場合は、変更作業をRPAが自動で行うため、予約内容確認から変更までを自動化できます。
これにより、従業員に負担をかけずにリマインドを実行し、売上を最大化することが可能です。 -
飲食業でAIを導入するなら「MatrixFlow」
AIを導入すれば、人手不足解消から売上最大化まで様々な課題を解決できることがわかりました。
AIを導入する方法は、大きく分けて2つあります。
1つは自社で一からAIを開発する方法、もう1つは既存のAIシステムを自社用にカスタマイズする方法です。
自社で一からAIを開発するには、システム開発の知見が必要な他、膨大な開発費用と時間がかかります。
そのため、AIの導入ハードルとしては最も高い方法といえるでしょう。
2つ目の既存のAIを導入する方が比較的導入ハードルが低く、おすすめです。
飲食業界でAIを導入するなら、AI構築プラットフォームである「MatrixFlow」をおすすめします。
MatrixFlowは、自社の課題に応じたAIを構築できるシステムです。
AIの構築には普通プログラミングが必須ですが、MatrixFlowは一切プログラミングなしでAIがつくれます。
管理画面上でブロックをつなげる作業がプログラミングと連動しており、視覚的な操作だけでAIを構築できます。
MatrixFlow内には課題に応じたAIのテンプレートも用意されており、どうやって作ればよいかわからない方も安心です。
導入時のサポートも手厚く、導入後の活用手順も指南してくれます。
詳しくは、MatrixFlowにお問い合わせからご連絡ください。
-
ビジネスのためのAI活用プラットフォームMatrixFlowについての詳細はこちら
MatrixFlowの製品情報ページ -
AI活用・導入の実現方法についてのご質問ご相談はこちら
お問い合わせ
関連した事例
-
自動車部品 業界におけるAI活用事例7選をご紹介
品質向上や業務効率化の面において、とくに活躍している自動車部品業界のAI。本記事はこの自動車部品業界のAI活用事例を7つ紹介します。中には検査不備がゼロになったり、生産効率が4倍以上になったりといった大きな効果を享受している企業もあります。 また、それぞれの企業が全く異なるシステムを導入しているため非常に興味深いです。
-
AIを活用した在庫管理の改善事例、11選をご紹介
在庫管理を目視で行うことは、ミスの誘発や人件費の増大に繋がります。効率よく在庫管理を行うためにAIを導入し、成功につなげた各社の事例を紹介します。今後のAI導入の参考にしてください。
-
AIの小売業界への適用方法、事例をご紹介
小売業界においては、属人化した仕事が多く、その効率化が課題になっています。「業務の進め方が、その人にしかわからない状態」では、効率化しようにもできません。自分なりの商談スタイルを確立しているバイヤーなどが、その例として当てはまるでしょう。 こうした事態を脱するために、近年ではAIの活用が注目を集めています。 この記事では、小売業界にAIをどのように適用するかという方法、またAIの活用事例などについて紹介します。
-
需給計画、需給調整とは?AIを活用し製造・物流を効率化するシステムをご紹介
近年、小売業や通販業界で取り組むべき課題になっている最適なキャンペーン計画の策定について、AIを活用した需要予測の手法を用いて、解決に導きます。 AIを活用した需要予測は、従来の予測手法より精度が高く、信頼性の高い予測を実現できるため、最適なキャンペーン計画の策定ができるようになり、売上最大化が見込めるようになるというメリットがあります。
-
AI予測モデルの簡単な作り方・評価方法を紹介
近年はAI技術の発展・企業でのDX化推進とともに、導入のハードルも下がり始めています。実際にさまざまな業種の企業が積極的にAIを活用し始めています。 AIはさまざまな分析や予測を得意としていますが、やみくもにAIを導入しても必ずしも高い精度で実現できるわけではありません。それはなぜでしょうか。実は「AIモデル(機械学習モデル)」の品質が、AIの精度そのものを左右するためです。 言い換えれば、より精度の高いAIを開発・導入する上では「AIモデル」が非常に重要な鍵を握っていると言えるでしょう。 今回は、AIモデルの簡単な作り方・評価方法などを詳しく紹介します。 ぜひ皆様のビジネスの参考にしてみてください。
-
AI予測とは - メリット・重要である理由・仕組みを紹介
近年、企業活動にAI予測などの技術を導入する動きが加速しています。少子高齢化による働き手の不足に対して、有効なアプローチであることからも注目を浴びているという背景があります。 IT技術の進歩によりAIが簡単に活用できるようになったこと、また人々のライフスタイルの多様化によるマーケティングのニーズなどから、企業のAI導入は進んでいます。また驚くべきことに、導入企業の約8割がその効果を実感しています。(※総務省「令和3年版 情報通信白書」より) AIは過去のデータを学習することで、精度の高い予測をすることが可能です。需要の変化を的確にキャッチすることができるため、経営判断にも活用されています。 今まで担当者・経営者の経験・勘などに頼っていた箇所を、AIに置き換えることができるようになります。 しかし、そのAIの特性(苦手なこと・得意なこと)を正しく理解しなければ、有効な活用は難しいと言えるでしょう。 この記事では、AI予測を効果的に活用するために押さえておくべきポイント、そのメリットなどを中心に紹介します。
-
機械学習のビジネスにおける活用事例を徹底解説
様々な分野・企業で、AIや機械学習の活用が進んでいます。 iPhoneのSiriやGoogleのアレクサなど、日常生活にも溶け込んでいるほどです。 AIにデータを機械学習させれば、膨大な時間がかかる作業も分析も一瞬で終えることができます。 AIは学習させるデータでどんな使い方もできるため、その可能性は無限大です。 本記事では、AIや機械学習をビジネスに活用する方法や、導入事例をご紹介します。
-
効率化できる在庫管理の考え方と、AIを活用した最先端の在庫管理
製造業や小売業など、商品を扱う企業において重要なのが「在庫管理」です。適切な在庫管理ができていないと商品の需要変化に対応できず、売上機会の損失にもつながりかねません。そうはいっても、今さら管理方法を変えるのは遅すぎるかも...と思われる方もいるでしょう。在庫の管理方法を改善するのに遅すぎることはありません。今現在うまく在庫管理ができていない場合も、コツや事例を学べばいつからでも改善可能です。本記事では、在庫管理を効率化するための考え方について解説していきます。
-
需要予測は当たらない?AIで高い精度を実現する方法
企業が抱える在庫削減は、ビジネスにおける非常に重要な課題のひとつです。少ない在庫でも欠品を起こさないようにするためには、どのようにすればよいでしょうか? 答えは一言でいうと、将来の需要を正確に予測して、必要なときに必要なだけ生産すればよいのです。 しかし、新型コロナウイルスによる需要の激減を数年前から予測できた人はどれだけいたのでしょうか? また、来月発売される新製品の需要を完璧に予測することは可能でしょうか? 残念ながら「需要予測とは当たらないもの」と言っても過言ではありません。 今日、多くの企業がビジネスの現場で需要予測に取り組んでいます。 データを集計、加工、分析しレポートとして出力するシステムを導入したり、独自の予測モデルを作ったり、あるいは在庫担当者の長年の経験に頼ったり、方法はさまざまですがほとんどの企業が需要予測をさまざまな形で取り入れていると言ってよいでしょう。 長年多くの企業で取り組まれてきたにもかかわらず近年ますます需要予測の重要視されているのはなぜでしょうか? 本記事では、需要予測の基礎についておさらいし、需要予測を高い精度で実現する方法についてご紹介します。
-
AIを活用した需要予測による在庫最適化
ここ数年で、AIを活用して商品の需要を予測する動きが増えてきています。 AIを需要予測に使う目的は様々ですが、最も多いのは在庫の最適化です。 どの商品がどのくらい売れるのかをAIが予測できれば、最適な在庫数を保つことができます。 本記事では、AIを使った需要予測によってどう在庫が最適化されるのか、事例を交えて解説していきます。
-
生産管理と品質管理の違いとは?AIを活用した最先端の事例もご紹介
生産管理とはモノづくりの現場で行われる受注から納品までを含む業務のことです。一言で生産管理といっても、生産計画、受注管理、発注管理、在庫管理、製造管理、外注管理、進捗管理、品質管理までの工程が含まれます。 生産管理は三つの要素である「品質」「原価」「納期」が重要です。なぜなら、高い品質の商品を、できるだけ原価を安くし、短期間で作ることが企業の利益に深く結びついているからです。 この記事では生産管理と、その一工程である品質管理の関係性を整理しながら、AIを活用した事例についても紹介します。
-
在庫管理を基礎から解説 - 手順・コツ・AIを活用した手法まで紹介
製造業や小売業において、在庫管理の成否は業績を大きく左右するポイントです。大型受注を取っても十分な在庫がなければ機会損失になり、逆に過剰な在庫があれば保管費や処分費用によって利益を圧迫するでしょう。 本記事では、企業にとって重要な在庫管理の基礎を解説します。手順やコツに加え、AIを活用した管理手法まで紹介するので、在庫管理に携わる企業担当者はぜひ参考にしてください。
-
AIで在庫管理を最適化する、需要予測システムについて徹底解説
需要予測の精度を上げるには、膨大な情報のなかから関連データを収集・分析せねばなりません。この作業に最適なのがAIによる機械学習システムで、収益を最大化させるために必要な売上予測、在庫管理のサポートにも役立ちます。在庫管理に有益な需要予測システムのメリット、導入の注意点とはどういったものでしょうか。
-
無料で在庫管理を行う方法!在庫管理ツールと使い方をご紹介
在庫管理を正確に行うことは経営を行ううえで非常に重要です。在庫管理が正しく機能していないと、企業経営に大きなダメージを与えることになります。 しかし在庫管理を手作業で行う場合、その成果を担当者の経験やスキルに依存してしまうことが多く、属人化しがちな業務です。作業工数もかかってしまうため、ツールを用いてもっと簡単に在庫管理をしたいという人も多いのではないでしょうか。 とは言えいきなり有料のシステムを導入するのもハードルが高いため、まずは無料で使えるツールを導入したいですよね。この記事では、無料で在庫管理ができるツールとその使い方、それぞれのメリット・デメリットについて紹介します。
-
工場の生産管理におけるAIの活用法とは?
時間とコストを削減したり、不良品の発生を防いだりする際に役立つのが生産管理システム。最近ではこのシステムを利用して工場の生産管理をAI化する企業が増えています。そこで本記事では、生産管理における AI の活用方法と題して、生産管理システムの機能やメリットを紹介します。
-
製造業の在庫管理におけるAI活用とは?事例5選とともにご紹介
AppleのSiriやGoogleのAlexaなど、AIはここ数年で一気に身近な存在になりました。 AIとは、データを学習することで人間の活動を再現できるシステムのことです。 お掃除ロボットや翻訳機能といった身近なところから、医療現場や農業など様々な領域で活用されています。 日々の生活だけでなく、企業の課題解決にも利用され始めているAI。最近では特に、製造業での活用が注目されています。 人手不足の解消や製品の品質担保、需要変動に即した在庫管理など、製造業の現場では日々様々な問題が発生しています。 もしこれらの問題がAIで効果的に解決できるとしたらどうでしょうか。 本記事では、AIを使って在庫管理に成功した事例や、製造工数を削減した事例をご紹介します。 テクノロジーを使って製造業の課題を解決したい場合は、ぜひ参考にしてみてください。
-
AIを活用した生産性向上の方法と実例をご紹介
AIを活用することで、労働力不足の解消や、働き方改革の推進が可能となり、生産性を向上できることをご存知ですか。AIの導入で成功するためには、なぜAIを使うのか、実際にどんなデータを用いれば課題が解決できるのかを明確にすることが大切です。この記事では、ビジネスの現場で、AI活用が進んでいる背景やAI技術を活用するメリット、活用事例について解説します。また、AIを導入する際のポイントも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 目次 AI導入が広がる理由とは? AI導入による、生産性向上事例9選 MatrixFlowを活用したAI導入 AIを活用した生産性向上の方法と実例:まとめ
-
AIを活用した製造管理とは? 製造業のDX推進の方法と事例紹介
製造業において、製造管理にはどのような役割があり、なぜ重要なのでしょうか?生産管理と同義に捉えられることが多いですが、管理の目的や範囲にはそれぞれ違いがあります。製造管理の役割や意義を的確に把握したうえで、業務にあたることが大切です。 今回は、生産管理とも比較しながら製造管理の役割を明らかにしたうえで、その必要性やメリットを解説します。さらに、現代の製造業において需要が高まっているAI活用についても、製造管理の現場にもたらす効果や導入事例を紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
-
アパレルの生産管理におけるAIの活用方法 - 需要予測・検査・検品
アパレル業界における生産管理には効率化が求められます。生産量や販売時期の予測から始まり、納品までの一連の流れには多くの工程が存在するため、管理が大変です。 そこで、現状の課題から、アパレル業界における生産管理の基礎知識を合わせて解説します。どうすればアパレル向けの生産管理システムを効率化できるのかも紹介します。
-
AI導入の失敗例と、成功のポイントとは?
AI導入の失敗はよくあること。「AIはすごいらしい」という時期は過ぎ、AIを導入する企業は確実に増加しています。日々の生活でもAIに遭遇することが増え、AI導入の検討段階に入ったという企業もあるでしょう。 今回は、AI導入の悪い事例を具体的に紹介します。失敗の原因を知り、自社の取り組みの際の参考にしてみてください。
-
小売業界におけるAI需要予測の実例や、進め方、ツールをご紹介
小売業界で、AIの活用が進んでいることはご存知でしょうか。 これまで人の管理に依存していた、在庫や発注管理をAIが代わりに担うようになってきています。 AIを活用することで、担当者の主観に頼らずデータを分析でき、より確度の高い予測ができるといったメリットがあります。 AIを使った商品の需要予測にはどのようなメリットがあるのか、具体的な事例を踏まえてご紹介していきます。
-
AI・機械学習による需要予測のメリットは?高い予測精度を実現する方法を解説
昨今、多くの企業で『需要予測』が注目されています。目まぐるしく変わる社会の変化に合わせて、無駄なく製品の提供するには需要予測が欠かせません。 需要予測の目的は、「消費者が製品を必要とするタイミングや量を予測し、適切に供給する」ことにあります。 精度の高い需要予測を実現することで、人・物・コストの流れを最適化することができ、企業によっては数億円のインパクトになることもあるでしょう。 これまで、需要予測はベテラン従業員のKDD(*1)に頼る傾向がありました。近年では「AI」「機械学習」などを活用した新しい手法も身近になりました。 本記事で『需要予測』について、そのメリットや最新のAI・機械学習を活用方法について解説していきます。 (*1) KKDとは日本語の「経験」(KEIKEN)、「勘」(KAN)、「度胸」(DOKYOU)の頭文字を取ってできた言葉で、製造業を中心に職人の技として尊重されてきた手法です。
-
AIによる需要予測に必要なデータの種類とは?集め方についても紹介
人々がスマホを片手に生活するようになり、SNSへの投稿が活発になるなどして、企業は様々なデータを取得できるようになりました。 そうしたデータを需要予測をはじめとしたビジネスシーンに活用しようという動きが強まっています。 需要予測とは、市場において「会社の商品やサービスがどれくらい売れるか」「在庫がどれくらい必要になるのか」などを、予測することです。 この記事では、その需要予測を行うにあたり、どのようなデータが必要となるのかについて説明します。 また膨大な量となるビッグデータを扱うに当たって、欠かせないAIについての活用についても触れていきます。
-
データサイエンティストには簡単になれるのか?今後求められる視点を解説
近年注目されているデータサイエンティストという職種。そもそもデータサイエンティストとはビッグデータから必要な情報を抽出して、企業の問題解決をしていく職業です。本記事ではデータサイエンティストになるための方法や将来性、今後求められる視点を中心に紹介します。
-
生産計画をエクセルで行う場合の、メリットやデメリットを解説
生産計画を策定する際には、原材料調達から出荷までを円滑に行うため、全体を見渡した設計が必要になります。生産計画に落ち度があれば、原価アップや品質の悪化、納期遅れなどにつながるため、会社の業績を左右する重要な役割です。 中小規模の製造業であれば、エクセルで生産計画を作成しているケースは多いでしょう。エクセルは生産計画以外でも業務に使用する頻度が高く、多くのビジネスパーソンにとって使い慣れたツールです。 エクセルの機能を使いこなせれば、生産計画を作成・管理する効率も格段に向上させることが可能です。しかし、エクセルで生産管理を行うことにデメリットはないのでしょうか。 本記事では、生産計画をエクセルで作成・管理することのメリット・デメリットを徹底解説します。また、エクセル以外の専用ツールを導入する価値についても紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
-
生産管理の将来性は? DX・AIを活用できるかが肝
製造業における生産管理といえば、自社製品の製造・原価・品質に大きな影響を及ぼす重要な職務です。 近年では、システムやAIの導入により生産性を大きく向上させる企業が増えています。 生産管理におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進は、人員の確保や次世代への技術継承に悩む企業の解決策となりつつあります。 本記事では、AIが生産管理という仕事にもたらしている変化や、生産管理職の将来像についてご紹介します。
-
AIの生産管理への活用方法とは?実例とともに解説!
近年は少子高齢化による就労人口の低下により、多くの産業において、付加価値や生産性の向上、業務効率化といった課題が明確になってきております。特に製造業界では、労働力不足が深刻化しています。 過去にはこれらの課題を解決するための有効な手法としてIT化が推進されてきました。最近では、さらにAI・人工知能を導入する企業も散見されています。特に、製造業をはじめとした生産管理において、AIを活用する企業は年々増加しています。生産管理の分野において、AIを活用し生産性向上を目指しています。 本記事では、生産管理の場面で、具体的にどのようにAIを活用していくのか、そのメリット・方法・事例も含めてご紹介をさせていただきます。
-
Excelを使った在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をご紹介!
企業の活動において、消費者であるユーザーが欲しがる商品を、欲しいタイミングで、欲しい分だけ適切に提供できることが、企業が目指すひとつの理想の形ではないでしょうか。 実際、「適正な在庫水準とは何か?」という問いにパーフェクトに答えるのは難しいとはいえ、ある程度の健全な在庫水準を保ち、欠品を防止に務めるのは、およそ商品を扱う企業にとっては共通の使命ともいえるのでしょう。 適性な在庫水準を保つために必要となるのが在庫管理表です。 実際に、紙での在庫管理をしていることも少なくないと思いますが、扱う商品などのアイテム数が多い場合、紙の在庫管理表では管理しきれなくなる可能性も出てきます。そこで便利でかつ的確な在庫管理を可能にするのが、Excelです。 本記事では、Excelを活用した在庫管理の方法について、在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をまとめてご紹介します!
-
AIを活用して簡単に「時系列予測」ができる!メリット、やり方を紹介
企業活動を円滑に行うには「今後の予測をいかに正確に立てることができるか」にかかっているといっても過言ではありません。特に食品・飲料など売上に季節要素が高い業界の活用は必須と言えるでしょう。 そのために、季節・トレンドなどの時間的変化を考慮しながら「時系列予測」を立てる必要があります。 この記事では「時系列予測」を行うメリット、やり方、AIを使った便利なデータ分析方法について紹介します。
-
AIを活用した在庫管理とは?メリットや導入方法、事例を紹介
在庫管理を行う場合、次のような課題を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 ・担当者の知識や経験によって管理品質にバラツキがある ・データ入力や作業のミスが起こりやすい ・正確な需要予測ができずに在庫不足、在庫余剰が発生する こうした課題も、AIを活用した在庫管理を導入することで解決できます。 この記事ではAIを活用した在庫管理のメリットや、導入方法、実際に導入している業界の事例などをご紹介します。
-
売上予測にAIを活用するメリット7点!やり方・導入事例を紹介
「AI」を使って売上予測ができることをご存じですか?在庫を抱える小売業にとって、売上予測を正確に行うことは大きな課題です。なぜなら多くの在庫を抱えることは経営にとって大きなリスクとなるからです。大量に仕入れた在庫の多くが売れ残ってしまった場合、企業は大きな損害を被ります。その誤差をできるだけ少なくする技術として、注目を集めているのがAIによる売上予測です。この記事では、売上予測にAIを活用した場合のメリット、やり方、導入事例などについて紹介します。
-
AI・機械学習で必ず必要なデータの前処理とは?簡単にできる加工方法をご紹介
業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI活用が進んでいます。 ですが、AI活用に「データ前処理」が重要であることはあまり知られていません。 データ前処理は、AI実装までの作業工程の8割を占めるとも言われるほど重要な工程です。 本記事では、AIにおけるデータ前処理とは何なのか、具体的なデータの前処理方法を解説していきます。
-
AI・機械学習を用いた画像分類とは?その方法、実活用例を徹底解説
AIや機械学習を活用した画像分類は広がりを見せています。最近では、次のような活用事例があります。 1. パン屋さんのレジ業務への画像認識AI活用 2. バスケットボールなどスポーツ関連への画像認識AI活用 3. 運送会社の安全運行や防災分野への画像認識AI活用 4. 電車やバスの改札・空港の認証ゲートでの画像認識AI活用 5. 音楽フェスなどイベントでの画像認識AI活用 6. 製鉄所における作業者の安全管理業務への画像認識AI活用 7. Eコマースサイトへの画像認識AI・検索技術への画像認識AI活用 8. マグロの検品業務への画像認識AI活用 9. ワイン検査業務への画像認識AI活用 AI・人工知能の技術が積極的に活用されている分野の一つに画像認識があります。画像認識は、画像(動画)データからパターンを認識して、その特徴から対象物を特定します。画像認識はディープラーニングにより精度が飛躍的に向上したため、現在、さまざまな業種・業界で導入が進んでいます。 本記事では、AI・人工知能・機械学習を活用した画像分類について概観し、その方法、実際の活用例について、AIを活用した画像分類のおすすめツールを紹介します。
-
製造業でのAIによる需要予測の活用事例
製造業ではビックデータを使ったAIによる需要予測を行うことにより作業の自動化が進み、人手不足問題の解消や生産ロスの解消にも貢献します。
-
担当者の経験に頼った需要予測を時系列予測で改善
商品やサービスの需要をAIによる時系列分析でより正確に予測していきます。 高精度な需要予測ができれば、データに基づいた仕入れや生産の計画ができます。